Generative AI e Data Governance

Un innovativo sistema di reporting bancario automatizza i report di Key Risk Indicators sfruttando le tecnologie di AI, per migliorare efficienza e qualità

LLM per l’Automazione dei Report Bancari

Un innovativo sistema di reporting automatizzato per il settore bancario è progettato per rivoluzionare la gestione dell’estrazione di dati da documenti di Data Control Catalog grazie all’integrazione di LLM (Large Language Models) con tecnologia RAG (Retrieval Augmented Generation) ottimizzando la generazione di report per la Data Governance. Il sistema si concentra sulla generazione di reportistica in ambito bancario, come ad esempio report KRI (Key Risk Indicators), destinata a figure chiave come CRO, Risk Manager e responsabili delle unità operative. La soluzione proposta mira a standardizzare il processo di reporting, garantendo coerenza e precisione nella comunicazione dei dati sensibili attraverso l’implementazione di tecnologie all’avanguardia nel campo dell’intelligenza artificiale generativa.

Architettura e Componenti del Sistema

L’architettura del sistema integra componenti di intelligenza artificiale con sistemi bancari tradizionali. La pipeline di elaborazione prevede una fase di acquisizione dei dati di input, un engine AI basato su LLM e RAG e un modulo di generazione output. La configurazione del sistema prevede campi specifici (nome report, descrizione, frequenza, …) garantendo una personalizzazione completa del processo. L'interfaccia utente, sviluppata attraverso un Front-End dedicato, permette una gestione intuitiva dei parametri di configurazione e della generazione dei report grazie all’interazione con il layer Back-End e la componente AI.

Flusso di Elaborazione e Validazione

Il processo di elaborazione segue un workflow strutturato che parte dall'acquisizione dei dati di input, passa attraverso la loro elaborazione mediante LLM e, l'ausilio della tecnologia RAG, termina con la generazione del report finale. Il sistema implementa rigorosi controlli di validazione in ogni fase: dalla verifica dei dati in ingresso alla valutazione delle performance del modello AI, utilizzando metodi di post-validazione dell'output ottenuto, garantendo robustezza del sistema e qualità dei report generati. Questo approccio multi-livello garantisce che i report prodotti siano accurati, coerenti e conformi alle specifiche richieste.

Benefici e Sviluppi Futuri

L’applicativo rientra nell’ambito di una PoC sviluppata da Technology Reply con il contributo funzionale del team di Risk Management che ad oggi si occupa di redigere i KRI report manualmente. L'implementazione di questo sistema è volta a portare significativi vantaggi in termini di efficienza operativa e qualità dei report, attraverso la generazione automatizzata utile per ridurre i tempi di produzione mantenendo elevati standard di accuratezza, riducendo gli errori associati alla lavorazione manuale. Future implementazioni potrebbero includere nuovi modelli AI più performanti e offrire un valore aggiunto agli stakeholder bancari in ambito Data Governance. Inoltre, l’utilizzo di un DBMS Oracle permetterà di gestire a regime il salvataggio dei dati a supporto del motore AI.